【pytorch优化器】Adam优化算法详解

在PyTorch中，使用Adam优化器的代码通常如下所示： ```python import torch import torch.optim as optim # 定义模型 model=YourModel() # 定义优化器 optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) # 在训练循环中使用优化器 for epoch in range(num_epochs): # 前向传播和计算损失 loss=model.forward() # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 反向传播和更新参数 loss.backward() optimizer.step() ``` 在这个例子中，我们首先导入了torch和torch.optim模块。然后，我们定义了一个模型对象，并将其参数传递给Adam优化器的构造函数。构造函数中的参数包括学习率(lr)、动量项(betas)、epsilon(eps)、权重衰减(weight_decay)和amsgrad标志(amsgrad)。接下来，在训练循环中，我们首先进行前向传播和计算损失，然后将梯度清零，接着进行反向传播和更新参数。最后，我们重复这个过程直到训练结束。 这是一个简单的使用Adam优化器的示例，你可以根据自己的需求进行调整和修改。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [pytorch中troch.optim.Adam优化算法](https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/104775536)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytorch中Adam优化器源码解读](https://blog.csdn.net/angel_hben/article/details/104640192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]